抽样分布

这个在章节后面的附录里面有证明的.教材是概率论与数理统计第四版,浙江大学的.盛骤编的.定理在第六章的143页,附录在145-146页.再问：能简单解释一下吗，找书有点困难~再答：说实话，这个证明的过程

前面服从x2(n)可以由卡方的定义得出.而后面自由度少1是因为S2里面不是u,而是X拔（各个Xi的平均）,它牵涉到Xi,而非n个相互独立,所以自由度会少1,至于为什么只少1,也是由卡方的定义可以得出的

概率论与数理统计中有两章内容,一直让很多考研学子学起来比较头疼,一是：样本及抽样分布,二是：参数估计；对这两章内容很多同学感到学习起来非常吃力,做题目时更是不知如何下手.其实这部分的知识没有大家想象的

概率论里的东西.有一组样本,在应用的时候,往往不是直接使用样本本身,而是针对不同的问题来构造适当的函数予以表现,利用这些样本的函数进行统计推断.这就是抽样分布,其定义就是统计量的分布称为抽样分布.概率

简单随机抽样,系统抽样,分层抽样.具体的去查高三数学最后一册吧,实在是太复杂了：）

ua表示的是标准正态分布的分位点,当a=0.05时,ua=1.645再问：这个书上有写，可是怎么计算，或者怎么查表？再答：查标准正态分布表得Φ(1.645)=0.95，即P{X≤1.645)=0.95

样本统计量的概率分布

F（m,n）分布.需要过程嘛?还是只要结果?再问：需要过程再答：~(0,1)； 统计量Y也是如此； ~X^2（m）分布；同理统计量Y也可以变化满足~X^2（n）分布；又因为满足Z=

F分布,及t分布的读法和英文F,t一样X2分布读作ka（一声）fang（一声）分布

你完全不用跪着的,利用正态分布的性质.设x1,x2i.i.d.N(u,v),则a1x1+a2x2-N((a1+a2)u,(a1^2+a2^2)v)这个可以通过直接计算密度函数或分布函数进行证明.

X1+X2+...Xn-nX跋=0,所以显然E[(X1+X2+...Xn-nX跋)²]=0,然后就是E[∑(Xi-X跋)²]=0,接着把这个展开,会得到∑E[(Xi-X跋)

将所有X都除以标准差0.3得到的X1/0.3.X10/0.N(0,1)他们的平方和（X1/0.3）^2+………...+(X10/0.3)^2服从自由度为10的卡方分布查卡方分布表求大于1.44/0.0

我觉得你的问法不是很准确.什么叫概率分布?正态分布当然是一种概率分布.也许你的意思是,总体的概率分布吧.许多随机现象（或总体）都服从正态分布.但是,样本统计量的概率分布（即抽样分布）也可以是正态分布的

以X^2分布为例子吧x1,x2..xn都遵守N(0,1)的正态分布,则x1^2+x2^2+...遵守X^2(n)分布相当于形成了一个新统计量Y=x1^2+x2^2+...是新的统计量!而t分布,F分布

这个意义很大啊,总体数据那么大不可能一个一个的进行分析,只能拿一些样本分析,这样就需要抽样,通过抽样分布,等一系列的分析寻找规律,来进行统计的预测和决策.

样本分布有区别于总体分布,它是从总体中按一定的分组标志选出来的部分样本容量.抽样分布是一种概率分布,随机变量是样本统计量.就比如说调查100个学生的身高,从中随机抽取30个人,这30个人就组成一个样本

样本是所研究的对象.抽样是被抽出的样本.样本分布是所研究的对象的离散情况.抽样分布是被抽出的样本的离散情况.一个意思

就是样本均值的分布啥,设总体为X,简单抽样的样本为X1,X2.Xn那么X1,X2.Xn的平均数X~就是一个新的随机变量,它的分布就称为样本平均数的抽样分布.它的性质：（1）X~的期望等于总体X的期望（

xi为取自总体x∽N(u,σ2)显然,肯定有(xi-u)/σ∽N(0,1),即服从标准正态分布而根据卡方分布定义,（当xi服从标准正太分布时,xi^2服从卡方分布,且当被抽样数为n时,其自由度为n,）

(a)直径12cm,标准差0.04,查高斯分布表随机选择直径小于12.08的概率:P{(X-12)/0.04